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粗糙集与神经网络的联系
粗糙集对事物的识别和判断是基于论域上的不可辨关系，它不需要任何先验的信息。通过系统参数的重要度函数来获得描述事物各个属性的重要度，依此不仅可以进行属性的约简，而且也可以用于把握事物的主要特征，提高识别能力。粗糙集可以实现对信息系统的知识约简，去除冗余的信息，减少输入信息的空间维度，提高处理效率。不过粗糙集的抗干扰能力较差，对于噪声较为敏感，在噪声较大的环境中就表现得不尽如人意。
